package 最长公共子序列;

import java.util.Arrays;

/**
 * @author: AirMan
 * @date: 2025/5/17 14:23
 * @description:
 */
public class Solution2 {
    public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
        // 最长公共子序列问题就是二维动态规划问题
        // ① dp数组及其下标含义：dp[i]表示text1中以下标text1[i-1]结尾，text2中以下标text2[j-1]结尾，的最长公共子序列长度
        // ② 状态转移方程：if(text[i] == text[j]) dp[i] = dp[i-1] + 1 else dp[i] = Math.max(dp[i], dp[i-1]);
        // ③ dp数组的初始化：dp[i] = 0;
        // ④ 遍历方向：从左上角到右下角
        // ⑤ 举例推导dp数组：  text1 = "abcde", text2 = "ace"
        //           index   0   1   2   3   4   5
        //              0    0   0   0   0   0   0
        //              1    0   1   1   1   1   1
        //              2    0   1   1   2   2   2
        //              3    0   1   1   2   2   3

        int text1Len = text1.length();
        int text2Len = text2.length();

        int[] dp = new int[text1Len + 1];

//        System.out.println(Arrays.toString(dp));

        // 遍历 text2
        for (int i = 1; i <= text2Len; i++) {
            // 遍历 text1
            // 这里的 pre 就相当于 dp[i-1][j-1]
            int pre = dp[0];
            for (int j = 1; j <= text1Len; j++) {
                int cur = dp[j];
                if (text2.charAt(i - 1) == text1.charAt(j - 1)) {
                    dp[j] = pre + 1;
                } else {
                    dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - 1]);
                }
                pre = cur;
            }
//            System.out.println(Arrays.toString(dp));
        }

        return dp[text1Len];
    }
}
